离散变量和连续变量之间的差异可以基于以下理由清楚地得出：
1、统计变量假设有限的数据集和可数的数值，然后它被称为离散变量。与此相反，采用无限数据集和无数数值的定量变量称为连续变量。
2、对于非重叠或以其他方式称为相互包含的分类，其中包括类限制，适用于离散变量。相反，对于重叠或相互排斥的分类，其中排除上限类别，适用于连续变量。
3、在离散变量中，指定数字的范围是完整的，而不是连续变量的情况。
4、离散变量是变量，其中值可以通过计数获得。另一方面，连续变量是衡量某事的随机变量。
5、离散变量采用独立值，而连续变量采用给定范围或连续体中的任何值。
6、离散变量可以由孤立点以图形方式表示。不同于一个连续变量，可以在连接点的帮助下在图表上显示。
例子：
离散变量：
1、书中的印刷错误数。
2、新德里的交通事故数量。
3、个人兄弟姐妹的数量。
连续变量：
1、一个人的身高
2、一个人的年龄
3、公司赚取的利润。
结论：总的来说，离散变量和连续变量都可以是定性的和定量的。然而，这两个统计术语在彼此截然相反的意义上，离散变量是具有明确定义的允许值数量的变量，而连续变量是可以包含两个数字之间的所有可能值的变量。
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